1. Bars¶
1.1. 概要¶
Bars（棒グラフ）とは，
縦軸にデータ量をとり、棒の高さでデータの大小を表したグラフです。（縦横が逆の場合もあります。） 値の高い項目や低い項目を判別するのに有効なグラフで、データの大小が、棒の高低で表されるので、データの大小を比較するのに適しています。
（「総務省統計局，なるほど統計学園，棒グラフ」より抜粋）
です．例えば以下のようなものです．
1.2. Plotlyによる作図方法¶
Plotlyではplotly.express.bar()で棒グラフを作成可能です．
import plotly.express as px
fig = px.bar(df, x='col_x', y='col_y')
上記の例では，dfのcol_x列を横軸，col_y列を縦軸とした棒グラフのオブジェクトfigを作成します．
1.3. MADB Labを用いた作図例¶
1.3.1. 下準備¶
import pandas as pd
import plotly.express as px
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
# 前処理の結果，以下に分析対象ファイルが格納されていることを想定
PATH_DATA = '../../data/preprocess/out/magazines.csv'
# Jupyter Book用のPlotlyのrenderer
RENDERER = 'plotly_mimetype+notebook'
def show_fig(fig):
"""Jupyter Bookでも表示可能なようRendererを指定"""
fig.show(renderer=RENDERER)
df = pd.read_csv(PATH_DATA)
1.3.2. 作品別の合計連載週数（上位20作品）¶
df_plot = df.value_counts('cname').reset_index(name='weeks').head(20)
fig = px.bar(df_plot, x='cname', y='weeks', title='作品別の合計連載週数')
show_fig(fig)
1.3.3. 作者別の合計連載週数（上位20名）¶
df_plot = df.value_counts('creator').reset_index(name='weeks').head(20)
fig = px.bar(df_plot, x='creator', y='weeks', title='作者別の合計連載週数')
show_fig(fig)